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多式联运路径优化模型中的贝叶斯极大熵权重自学习方法研究

多式联运路径优化模型中的贝叶斯极大熵权重自学习方法研究
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快递员配送路线优化模型(完整资料).doc

【最新整理,下载后即可编辑】 快递员配送路线优化模型 摘要 如今,随着网上购物的流行,快递物流行业在面临机遇的同时也需要不断迎接新的挑战。如何能够提高物流公司的配送效率并降低配送过程中的成本,已成为急需我们解决的一个问题。下面,本文将针对某公司的一名配送员在配送货物过程中遇到的三个问题进行讨论及解答。 对于问题一,由于快递员的平均速度及在各配送点停留的时间已知,故可将最短时间转换为最短路程。在此首先通过Floyd 求最短路的算法,利用Matlab程序将仓库点和所有配送点间两两的最短距离求解出来,将出发点与配送点结合起来构造完备加权图,由完备加权图确定初始H圈,列出该初始H圈加点序的距离矩阵,然后使用二边逐次修正法对矩阵进行翻转,可以求得近似最优解的距离矩阵,从而确定近似的最佳哈密尔顿圈,即最佳配送方案。 对于问题二,依旧可以将时间问题转化为距离问题。利用问题一中所建立的模型,加入一个新的时间限制条件,即可求解出满足条件的最佳路线。 对于问题三,送货员因为快件载重和体积的限制,至少需要三次才能将快件送达。所以需要对100件快件分区,即将50个配送点分成三组。利用距离矩阵寻找两两之间的最短距离是50个配送点中最大的三组最短距离的三个点,以此三点为基点按照准则划分配送点。

关键字:Floyd算法距离矩阵哈密尔顿圈二边逐次修正法矩阵翻转 问题重述 某公司现有一配送员,,从配送仓库出发,要将100件快件送到其负责的50个配送点。现在各配送点及仓库坐标已知,货物信息、配送员所承载重物的最大体积和重量、配送员行驶的平均速度已知。 问题一:配送员将前30号快件送到并返回,设计最佳的配送方案,使得路程最短。 问题二:该派送员从上午8:00开始配送,要求前30号快件在指定时间前送到,设计最佳的配送方案。 问题三:不考虑所有快件送达的时间限制,现将100件快件全部送到并返回。设计最佳的配送方案。配送员受快件重量和体积的限制,需中途返回取快件,不考虑休息时间。 符号说明 D:n个矩阵 n V:各个顶点的集合 E:各边的集合 e:每一条边 ij w:边的权 ()e G:加权无向图 , v v:定点 i j

中国月度工业增加值的估算

中国月度工业增加值的估算 赵永亮余道先 (盐城工学院经济学院,武汉大学经管学院) 载于《统计与决策》2015年第14期 摘要:工业增加值是国民经济核算的一项重要基础性指标,对宏观经济形势分析具有重要意义。本文尝试了月度工业增加值的多种估算方法,采用工业增加值增速、价格指数、工业总产值、工业销售产值等指标数据,推算出1994年1月至2013年12月的实际工业增加值和名义工业增加值,在一定程度上解决了工业增加值数据缺失问题。 关键词:月度数据名义工业增加值实际工业增加值定基PPI 0 引言 工业增加值是国民经济核算的一项基础性指标,根据国家统计局统计指标诠释,工业增加值是指工业企业全部生产活动的总成果扣除了在生产过程中消耗或转移的物质产品和外购劳务价值后的余额;是工业企业生产过程中新增加的价值。工业增加值是短期最重要的经济指标之一,对判断宏观经济走势以及宏观经济分析具有重要意义。但到目前为止,中国没有公布实际工业增加值月度数据(或以不变价格衡量的月度数据),而名义工业增加值数据在2006年11月以后也已经停止公布,继续公布的数据有工业增加值可比增速、工业分大类行业增加值增长速度等相关指标。 图1 工业增加值可比增速与名义工业增加值 数据来源:CEIC、国家统计局网站 根据本文的统计,中国工业增加值月度数据或其相关数据统计口径经历过五次调整,时间分别为1998年、2004年、2005年、2007年和2011年。最近一次调整将规模以上工业企业起点标准由原来的年主营业务收入500万元提高到年主营业务收入2000万元。统计口径频繁调整、各项统计数据序列不完整等问题给中国工业增加值数据序列估算带来难题。本文试着分析与月度工业增加值相关的数据序列,估算得出中国1994年以后完整的实际工业增加值数据序列和名义工业增加值数据序列。本文数据搜寻范围以及数据来源渠道为中国官方渠道、国际组织及部分数据库。具体包括国家统计局网站,中国人民银行网站,官方发布的

人力资源配置优化模型

xxxx实验论文报告 系(院):统计与数学学院 专业:经济学 班级:经基10-1 学号: 20100500xx 姓名: xxx 课程名称:数学建模 实验时间: xxxxxx 指导教师: xx老师 云南财经大学教务处制

用lingo求解人力资源的优化配置问题 摘要 随着中国企业的发展,缺乏科学合理的布局和人力资源配置管理是目前不少小型企业进一步发展的主要障碍。针对这一情况,本文关注企业人力资源配置与企业的最大利润之间的关系,在企业的人力资源配置方面,就如何更有效的提升人力资源配置的效率与企业的利益,本文进行了一些初步的建模研究。 对于该人力资源配置问题,要求如何合理地分配现有的技术力量,使公司每天的直接受益最大,同时人员的分配要满足一定的结构约束条件。在此情况下,通过建立模型,用lingo程序求解有约束的线性规划问题。针对不同的客户要求,首先进行模型假设,然后建立具体的模型进行求解。求解出来的结果再进行灵敏度分析,从而进一步确定当目标函数的利润系数和约束右端项发生小的变化时,最优基和最优解、最优值如何变化。 最后,根据模型假设,联系实际情况,对该模型进行一定的优化改进处理,从而达到更适合现实人员配置情况的目的,进而使该模型在现实中得到推广。 [关键词]:(人力资源模型利润最大lingo 灵敏度最优解)

一、问题重述 “PE公司”是一家从事电力工程技术的中美合资公司,现有41个专业技术人员,其结构和相应的工资水平分布如表1所示。 表1 公司的人员结构及工资情况 工作在现场完成;另外两项是工程设计,分别在C和D地,主要工作在办公室完成。由于4个项目来源于不同的客户,并且工作的难易程度不一,因此,各项目的合同对有关技术人员的收费标准不同,具体情况如表2所示。 表2 不同项目和各种人员的收费标准 为了保证工程质量,各项目中必须保证专业人员结构符合客户的要求,具体情况如表3。 表3 各项目对专业技术人员结构的要求 (1)表中“1~3”表示“大于等于1,小于等于3”,其它有“~”符号的表示相同的意义。 (2)项目D,由于技术要求较高,人员配备必须是助理工程师以上,技术员不能参加。 (3)高级工程师相对稀缺,而且是保证质量的关键,因此,各项目客户对高级工程师的配备有不少于一定数目的限制。各项目对其他专业人员也有不同的限制或要求。 (4)各项目客户对总人数都有限制。 (5)由于C、D两项目是在办公室完成,所以每人每天有50元的管理费开支。 (6)由于收费是按照人工计算的,而且4个项目总共同时最多需要的人数是10+16+11+18=55,多于公司现有的人数41。因此需要解决的问题是:如何合理地分配现有的技术力量,使公司每天的直接受益最大?写出相应的论证报告。

运输优化模型参考

运输 问题 摘要 本文根据运输公司提供的提货点到各个客户点的路程数据,利用线性规划的优化方法与动态优化模型——最短路径问题进行求解,得到相关问题的模型。 针对问题一 ,我们采用Dijkstra 算法,将问题转化为线性规划模型求解得出当运送员在给第二个客户卸货完成的时,若要他先给客户10送货,此时尽可能短的行使路线为: 109832V V V V V →→→→,总行程85公里。 针对问题二,我们首先利用prim 算法求解得到一棵最小生成树: 再采用Dijkstra 算法求得客户2返回提货点的最短线路为12V V →故可得到一条理想的回路是:121098436751V V V V V V V V V V V →→→→→→→→→→ 后来考虑到模型的推广性,将问题看作是哈密顿回路的问题,建立相应的线性规划模型求解,最终找到一条满足条件的较理想的的货车送货的行车路线: 121098436751V V V V V V V V V V V →→→→→→→→→→。 针对问题三,我们首先直接利用问题二得一辆车的最优回路,以货车容量为限定条件,建立相应的规划模型并设计一个简单的寻路算法,最终可为公司确定合理的一号运输方案:两辆车全程总和为295公里(见正文);然后建立线性规划模型得出二号运输方案:两辆车全程总和为290公里(见正文);最后再进一步优化所建的线性规划模型,为运输公 针对问题四,我们首先用Dijkstra 算法确定提货点到每个客户点间的最短路线,然后结合一些限定条件建立一个目标模型,设计一个较好的解决方案进行求解可得到一种很理 该方案得到运输总费用是645元。 关键字:Dijkstra 算法, prim 算法, 哈密顿回路 问题重述 某运输公司为10个客户配送货物,假定提货点就在客户1所在的位置,从第i 个客户

管理统计学实际应用

中原工学院信息商务学院《管理统计学》 考查课专业论文 管理统计学的实际应用 学生姓名:张彦龙 学院:商学系 专业班级:ZB信管162 专业课程:管理统计学 任课教师:朱伟 2016 年12 月19 日

摘要 管理统计学是一门以经济管理理论为基础,以统计学方法和理论研究管理问题、经济问题的应用性学科,是研究如何收集、整理。分析和解释涉及社会、经济、管理问题的数据,并对研究对象进行统计推断的一门科学。通过探索数据的内在规律性帮助人们做出有效地决定。本文主要利用其方法与特性分析在市场预测、风险决策中的应用。 关键词:统计学、分析、数据、预测、风险

一、统计方法在证券投资风险中的应用 投资分析的目的在于尽可能地提高投资收益,为此从可选择的投资资产中(股票、债权,包括外汇在内的外国证券),进行资产选择操作,在控制风险的同时追求收益的最大化。但股价、汇率、利息等金融资产的变动现象大多是多次元的,要从这些变动中找出其中的规律,就必须利用统计学的方法将大量的数据进行分组,反复实验,寻找数据出现的频率来获得必要的信息。 (一)什么是证券投资,有何风险? 证券投资是一个风险与收益共存的投资过程,证券投资风险指因未来的信息不完全或不确定而未来带来投资经济损失的可能性。不仅包含可能给人们带来的直接损失,还包括可能带来的相对损失以及潜在损失。 (二)证券投资风险特性 证券投资风险通常表现出一下几点常见的特性: 1.普遍性和客观性 即证券投资风险是伴随着投资活动客观普遍存在的。 2.偶然性和必然性 即证券投资风险存在着大量风险发生必然性,与具体风险发生的偶然情况。 3.可变性 即证券投资风险并不是一成不变的,随着投资活动进行有可能风险会转移、缩小或扩大。 4.多样性 即证券投资风险随着各式各样投资活动的进行常伴随着多变的风险。 5.可防范性 即尽管证券投资风险是客观存在的,同时又带有不确定性,甚至达到一定程度后更具危害性,但我们仍然可以采取一定的方法来防范和规避证券投资风险,尽可能避免或减小风险带来的损失和危害。 (三)统计学方法如何在证券投资风险管理中应用 1. 在证券投资风险管理中量化统计的应用 随着统计科学中量化理论研究结果的不断深化,与此同时,M arkow itz 的证券投资组合理论在实际证券投资活动中的应用也日益广泛,理论也逐渐完善起

层次贝叶斯模型-空间分析

1.1 层次贝叶斯模型 经典的推断分析模型、空间回归模型、空间面板模型有一个共同的特点:这些模型的求解完全依赖所采集的样本信息。然而,在业务实践中,在收集样本之前,研究者往往会对研究对象的变化或分布规律有一定的认识。这些认识或是来自长期积累的经验,也可能来自合理的假设。由于这些认识没有经过样本的检验,所以我们可以称之为先验知识。比如我们要研究某地某疾病月发病人数的概率分布。即使没有进行统计调查,我们根据一些定理和合理假设,也可以知道发病数服从泊松分布。甚至根据医院日常接诊的经验,可以推算出发病人数大概在哪个区间。这种情况下,对于发病人数分布形态和大致区间的认识,属于先验知识。先验知识对我们探索研究对象的变化规律会有很大的帮助。而经典的推断分析模型、空间回归模型、空间面板模型都没有利用先验知识,导致了信息利用的不充分。而本节所要谈到的层次贝叶斯模型,会结合先验知识和样本信息,对数据进行推断分析。由于层次贝叶斯模型能有效利用先验知识和样本信息,因此可以提高推断的准确度或降低抽样的成本。 (1)贝叶斯统计原理简介 在介绍层次贝叶斯模型之前,有必要首先简单阐述一下贝叶斯统计的基本原理。贝叶斯统计的基础是贝叶斯定理: (|)() (|)()P B A P A P A B P B = (1) 其中: ()P A 是事件A 的先验概率(例如,某专家通过经验或之前的研究得出乙肝发病率为10%,这就是一个先验概率),()P B 是事件B 发生的概率,且()0P B ≠,(|)P A B 是给出事件B 后事件A 的后验概率。(|)/()P B A P B 是事件A 发生对事件B 的支持程度,即似然函数。对(|)/()P B A P B 可以有如下的理解:设(|)/()P B A P B n =,则在事件A 发生的条件下,事件B 发生的概率是不知A 是否发生的条件下的n 倍。 使用贝叶斯方法的一个重要目的,就在于得出随机变量的概率分布及各因素对分布的影响。要实现这一目的,首先按如下公式进行参数反演: (|)(|)()f D Cf D f θθθ= (2)

基于动态蚁群算法的集装箱国际多式联运路径优化研究

基于动态蚁群算法的集装箱国际多式联运路 径优化研究 刘维林 2013-02-07 17:12:17 来源:《北京交通大学学报:社会科学版》2012年3期第 57~62页 【作者简介】刘维林,南开大学经济与社会发展研究院,天津 300071 刘维林,男,黑龙江佳木斯人,南开大学经济与社会发展研究院讲师,博士。研究方向:物流规划与管理。 【内容提要】集装箱国际多式联运由于涉及多方式的运输过程和节点上的方式转换,相较于一般运输网络具有更高的复杂性。针对多式联运的特殊网络结构进行模型设计,并通过动态蚁群算法的设计提高模型的寻优能力,以天津港到墨西哥城的实际数据为算例进行实证分析,从而为多式联运网络问题提供可操作的优化方法。 【关键词】水路运输/路径优化/动态蚁群算法/多式联运 一、引言 多式联运是一种先进的交通运输组织形式,能够有机地集成多种运输方式的综合优势,形成高效、便捷和安全的运输服务网络,为货主提供“门到门”的物流服务。特别是以集装箱为载体的多式联运不仅大幅降低了国际物流成本、提高了运输效率,更重要的是它能够通过物流系统各环节无缝衔接,使国际产业链高效运行,更好地满足物流需求向快速化、准时化趋势发展的要求。

快速增长的国际集装箱量和国际物流服务品质要求的提高,给多式联运的运营提出了一系列新的挑战,如何按照现代物流的发展要求,为货主寻找最佳的运输线路,设计符合其需求的联运方案,提供低成本、高效率的方式组合,以更好地提高顾客满意度,已成为多式联运发展中面临的核心问题。而与其他优化问题相比,多式联运的最优路线选择面临变量较多和网络高复杂性的困扰,以往研究采用的层次分析法[1]、区间权重法[2]、组合优化法[3]等大多仅适用于小范围网络的求解,近年来也出现了一些采用智能算法如遗传算法的研究[4-6],但大多是基于算法的概念性应用,与现实运作存在一定差距,亟需开发相关的优化方法为多式联运的规划和设计提供支撑。 蚁群算法(Ant System algorithm)是由M. Dorigo等(1991)首先提出的一种模拟蚂蚁群体觅食行为的新型仿生类随机型搜索算法[7]。该方法能够将一些离散系统优化中的困难问题用蚁群在搜索食物源的过程中所体现出来的寻优能力进行有效解决。较之以往的启发式算法,在搜索效率和算法的时间复杂性上都取得了令人满意的效果。因此蚁群算法诞生仅20多年就在TSP问题[8]、网络中的负载平衡问题[9]、车辆路径问题[10]等领域得到广泛应用。本文对传统蚁群算法进行改进,通过权系数、信息素残留和挥发系数的动态化,建立了适用于国际多式联运这一特殊复杂系统的路径优化动态蚁群算法模型,有效改善了模型的寻优过程,并采用天津港—墨西哥城的集装箱运输实际数据进行实证分析和验证。 二、集装箱国际多式联运的网络系统构成 目前的集装箱国际多式联运主要是以大型集装箱枢纽港为中心,通过铁路、公路、内河水路等多种运输方式,将集装箱货流的吸引范围延伸到港口的内陆腹

路径成本优化模型

第 3 章港口集卡路径成本优化模型 3.1 港口集卡作业模式分析 3.1.1面向“作业路”的传统集卡作业模式 目前,我国大部分港口采用龙门吊装卸工艺,其中岸桥、集卡、龙门吊是完成集装箱装卸的主要机械设备,岸桥负责对到港的船舶进行装卸作业,龙门吊对堆场的集装箱进行进出场作业,集卡衔接码头前沿岸桥和后方堆场龙门吊的之间工作,是港口集装箱进口、出口、转堆作业过程中的重要运输设备,其主要在岸桥与堆场之间及堆场各箱区之间作水平运输。这些集装箱装卸设备只有相互协调、相互配合才能够保证集装箱装卸作业的顺利进行,否则会出现装卸设备等待现象和拥堵现象,降低设备资源的利用率和港口的物流能力。 但大部分港口目前仍采用传统的集卡作业模式,即面向“作业路” 的集卡作业模式。该模式可描述为:港口工作人员根据装卸集装箱的业务量配置岸桥,且按照一定的比例为每台岸桥分配一定数量的集卡,从而形成由几辆集卡所组成的一组固定集卡为某一台特定的岸桥服务。在整个集装箱的装卸作业过程中,集卡在预先设定的固定路线上行驶,岸桥、集卡和龙门吊形成固定作业线路运载集装箱。在集装箱的进口作业中,首先由岸桥将船舶上需进口的集装箱放到等待卸船的空集卡上,然后装载进口集装箱的集卡沿固定路线行驶,并到指定的堆场箱区卸下集装箱,最后空车行驶到岸桥下等待下一个卸船作业。同样在装船作业中,首先龙门吊将堆场箱区内的出口集装箱放在空集卡上,然后由集卡运输出口集装箱行驶到岸桥下等待装船作业,装船结束后集卡再空载行驶到堆场箱区进行下一个装船作业[56, 70]。 一般面向“作业路”的集卡作业模式会根据岸桥的配置数量安排需要服务的集卡数量,通常一台岸桥需要配置5~6 辆集卡,则所需集卡的总数量为装船和卸船岸桥总数的5 倍或6 倍[82]。这种面向“作业路”的传统集卡作业模式下司机操作简单、便于管理、沿固定作业路线不易出错,但是随着信息技术的进步、港口物流业的发展,这一模式逐渐暴露出缺点,阻碍港口物流效率的提高。其存在的弊端表现在以下几个方面:首先,如果某条作业路上集卡对岸桥的配置量是个已知的固定值,若集卡配置量少可能会导致岸桥等待集卡的现象,降低码头前沿的作业效率;相反,若集卡配置量过多又会产生资源的浪费、资源利用率低下;此作业路下可能会出现集卡排队等待的现象,而此时其它作业路可能集卡缺少,造成整个港口集卡资源的不合理利用,影响港口的整体运作效率。其次,在面向“作业路”的作业模式下,集卡为某一特定的岸桥服务,当集卡

中国区域间生产效率差异和TFP增长率分解(统计与决策)资料.精讲

中国区域间生产效率差异和TFP增长率分解:1978-2007 李国璋1,周彩云2,江金荣3 (兰州大学经济学院,甘肃兰州 73000 ) 【摘要】本文使用数据包络分析方法,利用整理出来的面板数据,分时段分区域考察了1978-2007年间,中国30个省区市的生产效率水平,同时分析了TFP 增长率及其组成。本文的结论是:(1)1978-1990期间,我国的平均生产效率水平是上升的,但1990年代以后呈下降特点;且东部平均生产效率水平大于中、西部。(2)效率改进和技术进步均是我国TFP增长的重要来源,不过在不同的时段,二者地位不一。(3)东部的TFP增长率大于中、西部;但是各区域TFP 增长的主要来源不同。 【关键词】生产效率;全要素生产率;技术进步;区域经济差距;追赶效应 一引言 改革开放以来,我国经历了一系列的制度变革,在从计划经济往市场经济过度的过程中,我国的经济发展取得了举世瞩目的“东方奇迹”。从1978年到2007年间,我国国内生产总值增长了14倍(1978年不变价),年平均经济增长率达到9.8%,但是经济增长方式的粗放以及区域经济差距的扩大却成为我国经济增长过程中不能回避的问题。尤其是区域经济差距自90年代以来扩大非常明显(王小鲁、樊纲,2004),并越来越成为政府和学者关注的重要问题,而与之伴生的则是探讨区域经济增长差异成果的大量涌现。其中,有学者从诸如投入要素、经济结构、资源禀赋、地理位置、政策和制度以及历史文化因素等方面来解释区域差距的现状和成因(张吉鹏、吴桂英,2004);而全要素生产率增长作为经济增长的核心自然也成为分析区域经济差距的重要途径,有的学者甚至认为全要素生产率差异才是我国地区差距的主要决定因素(彭国华,2005;李静,2006;郭庆旺等,2005)。 总体说来,我国学者对区域全要素生产率的探索和研究是相当多的,大量关于区域TFP增长率的研究集中于对其的测算与分解上,且在此基础上引入人力资本、制度变迁等影响因素分析,以加深对区域TFP增长(包含效率改进与技术进步)差异的认识,并由此进一步加深对地区差距的认识。庞瑞芝等(2008)对其进行了总结,并将其分为六大类。不过这些研究由于其研究角度、使用的数据以及分析方法的差异使得结果不尽相同,即使在单纯对区域TFP增长率的估算与分解上也区别较大,如颜鹏飞等(2004)认为1978—2001年间效率改进是我国区域TFP增长的主要来源,更多的研究却认为主要是技术进步而非生产效率改进支撑了改革开放以来中国全要素生产率的增长(郭庆旺等,2005;卢艳等,2008;赵家章,2009)。由此可见,虽然全要素生产率水平和增长的区域差异是地区差距形成与扩大的重要成因已是普遍认同的观点,但是在其具体的分解及解释上却未达成共识。 本文拟在利用最新的统计资料对数据进行重新整理并进一步延伸的基础上,运用数据包络分析(DEA)方法,对我国1978-2007年间,30个省、市、自治区(重庆合入四川)的TFP增长及其组成进行考察;并在此之前对生产效率①水平的时空差异进行研究,以期对改革开放以来的中国经济增长及地区差距问题有一些新的认识和结论。 ①生产效率表现为,在给定投入水平下,生产点离生产前沿面的相对距离。

贝叶斯空间计量模型

贝叶斯空间计量模型集团企业公司编码:(LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-

贝叶斯空间计量模型一、采用贝叶斯空间计量模型的原因 残差项可能存在异方差,而ML估计方法的前提是同方差,因此,当残差项存在异方差时,采用ML方法估计出的参数结果不具备稳健性。二、贝叶斯空间计量模型的估计方法 (一)待估参数 对于空间计量模型(以空间自回归模型为例) 假设残差项是异方差的,即 上述模型需要估计的参数有: 共计n+2个参数,存在自由度问题,难以进行参数检验。 服从自由度为r的卡方分布。如为此根据大数定律,增加了新的假设:v i 此以来,待估参数将减少为3个。 (二)参数估计方法 采用MCMC(MarkovChainMonteCarlo)参数估计思想,具体的抽样方法选择吉布斯抽样方法(Gibbssamplingapproach) 在随意给定待估参数一个初始值之后,开始生成参数的新数值,并根据新数值生成其他参数的新数值,如此往复,对每一个待估参数,将得到一组生成的数值,根据该组数值,计算其均值,即为待估参数的贝叶斯估计值。 三、贝叶斯空间计量模型的类型 空间自回归模型far_g()

空间滞后模型(空间回归自回归混合模型)sar_g() 空间误差模型sem_g() 广义空间模型(空间自相关模型)sac_g() 四、贝叶斯空间模型与普通空间模型的选择标准 首先按照参数显着性,以及极大似然值,确定普通空间计量模型的具体类型,之后对于该确定的类型,再判断是否需要进一步采用贝叶斯估计方法。 标准一:对普通空间计量模型的残差项做图,观察参数项是否是正态分布,若非正态分布,则考虑使用贝叶斯方法估计。 技巧:r=30的贝叶斯估计等价于普通空间计量模型估计,此时可以做出v的分布图,观察其是否基本等于1,若否,则应采用贝叶斯估计方法。 标准二:若按标准一发现存在异方差,采用贝叶斯估计后,如果参数结果与普通空间计量方法存在较大差异,则说明采用贝叶斯估计是必要的。 例1:选举投票率普通SAR与贝叶斯SAR对比: loadelect.dat; loadford.dat; y=elect(:,7)./elect(:,8); x1=elect(:,9)./elect(:,8); x2=elect(:,10)./elect(:,8); x3=elect(:,11)./elect(:,8);

出版社资源优化配置模型

出版社资源优化配置的数学模型 摘要 本文通过对出版社提供的调查问卷等数据进行分析,建立相应的数学模型,以增加强势产品支持力度等为原则对出版社的书号资源进行优化配置。 首先我们对所提供的问卷调查数据进行了分析,分别给出了该出版社各门学科所出版的书籍在所有书籍中所占的比率、调查数据中各学科书籍在所有书籍中的比例、该出版社在调查者心目中的排名情况、每年新书、旧书的比率、调查者获得教材的方式和被访者对该出版社与其他出版社主观评价平均得分的比较等,对该出版社目前在市场中的地位,市场状况等基本情况有一个基本的了解。 为了使出版社06年的效益最大化,本文主要考虑以下三个方面。 一、如何对效益进行量化 二、强势产品的确定 三、如何体现对强势产品的支持 本文在确定效益的量化标准后,在书号总量,人力资源量,申请成功率,强势产品优先等约束条件下运用线性规划使效益达到最大。 效益的量化方面,我们利用历年各学科书籍销量与价格均值计算出该学科的收入,再除以其总的书号数得到各学科历年每个书号的平均价值,通过灰色预测模型GM(1,1)预测2006年各分社每个书号的平均价值。这样以各分社书号分配量为变量,可以得到效益最大化的目标函数。 强势产品的确定方面,我们考虑了该社各学科在市场中的占有率,以及各学科书目在整个市场的比例两个因素。通过累计重要度法,确定两个指标的权数,计算出各学科的重要度。然后以重要度对个学科排序,确定重要度高者工作能力满足率(即分配书号数/最大工作能力)亦高的约束条件。最后通过SPSS的聚类分析功能将学科进行分类,给出各学科强势水平的等级。 线性规划的约束条件有以下几项:书号总数一定;得到书号数不能大于最大工作能力;为保持工作连续性和对各分社计划一定程度上的认可,出版社在分配书号时至少保证分给各分社申请数量的一半;申请成功率变化不超过历年均值的 三倍标准差;重要度高者书号工作能力满足率亦高。 在上述约束下由线性规划得到出版社06年书号的最优分配。分配方案为:计算机类68,经管类42,数学类120,英语类102,两课类55,机械能源类36,化学、化工类18,地理、地质类30,环境类29。最优方案下的最大效益为0.2142579E+08。 数据分析发现历年各分社每一课程书号所占比例基本保持稳定,因此我们以此为依据再对各分社的书号进行分配。 关键字:灰色预测模型累计重要度法线性规划

数学建模路线优化问题

选路的优化模型 摘要: 本题是一个有深刻背景的NPC问题,文章分析了分组回路的拓扑结构,并构造了多个模型,从多个侧面对具体问题进行求解。最短树结构模型给出了局部寻优的准则算法模型体现了由简到繁,确保较优的思想而三个层次分明的表述模型证明了这一类问题共有的性质。在此基础上我们的结果也是比较令人满意的。如对第一题给出了总长为599.9,单项长为216的分组,第二题给出了至少分四组的证明。最后,我们还谈到了模型的优缺点及推广思想。 一、问题描述 “水大无情,人命关天”为考察灾情,县领导决定派人及早将各乡(镇),村巡视一遍。巡视路线为从县政府所在地出发,走遍各乡(镇),村又回到县政府所在地的路线。 1.若分三组巡视,试设计总路程最短且各组尽可能均衡的巡视路线。 2.假定巡视人员在各乡(镇)停留时间为T=2小时,在各村停留时间为t =1 小时, 汽车行驶速度为V=35公里/时,要在24小时内巡视完,至少分成几组;给出这 种分组下你认为最佳的巡视路线。 3.上述关于T,t和V的假定下,如果巡视人员足够多,完成巡视的最短时间是多 少?给出在这种最短时间完成巡视的要求下,你认为最佳的巡视路线。 4.巡视组数已定(如三组)要求尽快完成巡视,讨论T,t和V改变时最佳路线的 影响(图见附录)。 二、问题假设 1、乡(镇)村只考察一次,多次经过时只计算一次停留时间。 2、非本县村不限制通过。 3、汽车的行驶速度始终一致。 三、符号说明 第i 人走的回路Ti=vv i(i) v2(i)v n(i) Ti=00表示第i人在0点没移动 四、模型建立

在这一节里,我们将提出若干个模型及其特点分析,不涉及对题目的求解。 最简树结构模型 在这个模型中我们依靠利用最短树的特殊结构所给出的准则,进行局部寻优,在一个不大的图里,我们较易得到较优解。 (a)分片 准则1利用最短树的长度可大致的估算出路程长,在具体操作中,各片中 的最短路程长度不宜相差太大。 准则 2 尽可能将最短树连成一个回路,这可保证局部上路程是较短的。 (b)片内调整 a2 a3 a4 a5 a6假设a3 a4有路相连 细准1对于右图的最短树结构,最好的走法是a 若a3 a4 进去重复走的话,它与上述的走法路程差w(a3, a2)+w(a2 ,a5)+w(a4, a5)—w(a3, a4)。由两点间最小原则上式是大于0的优劣可见 细准2若有如图所示结构,一般思想是:将中间树枝上的点串到两旁树枝,以便连成回路。 五、模型求解 问题一该问题完全可以用均衡模型表述 用算法模型 1 经过局部优化手工多次比较我们能够给出的最佳结果为第一组路径为 0—P—28—27—26—N—24—23—22-17—16—1—15—1—18—K—21—20—25— M--0 长191.1 经5 镇6 村 第二组路径为 0—2—5—6—L—19—J—11--G—13—14—H—12—F—10—F—9—E—8—E—7—6—5—2—0 长216.5 经6 镇11 村第三组路径为O—2—3—D—4—D—3—C—B—1—A—34—35—33—31—32—30—Q—29 —R 长192.3 经6 镇11 村总长S=599.9 公里 由算法2 给出的为 1组0—P—29—R—31—33—A—34—35—32—30—Q—28—27—26—N—24—33—22—23—N—2 6—P—0 5 乡13 村长215.2 公里 2组0—M—25—21—K—17—16—I—15—I—18—K—21—25—20—L—19—J—11—G—13—14 —O 5 乡11 村长256.2 公里 3组 O—2—5—6—7—E—9--F—12--H--—12—F—10—F—9—E-8—4—0—7—6—M—5-2—3—L —13—1—0 8 乡11 村长256.3 公里 总长727.7 公里

贝叶斯空间计量模型

贝叶斯空间计量模型 Prepared on 22 November 2020

贝叶斯空间计量模型 一、采用贝叶斯空间计量模型的原因 残差项可能存在异方差,而ML估计方法的前提是同方差,因此,当残差项存在异方差时,采用ML方法估计出的参数结果不具备稳健性。 二、贝叶斯空间计量模型的估计方法 (一)待估参数 对于空间计量模型(以空间自回归模型为例) 假设残差项是异方差的,即 上述模型需要估计的参数有: 共计n+2个参数,存在自由度问题,难以进行参数检验。 为此根据大数定律,增加了新的假设:v i服从自由度为r的卡方分布。如此以来,待估参数将减少为3个。 (二)参数估计方法 采用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)参数估计思想,具体的抽样方法选择吉布斯抽样方法(Gibbs sampling approach) 在随意给定待估参数一个初始值之后,开始生成参数的新数值,并根据新数值生成其他参数的新数值,如此往复,对每一个待估参数,将得到一组生成的数值,根据该组数值,计算其均值,即为待估参数的贝叶斯估计值。

三、贝叶斯空间计量模型的类型 空间自回归模型 far_g() 空间滞后模型(空间回归自回归混合模型) sar_g() 空间误差模型 sem_g() 广义空间模型(空间自相关模型) sac_g() 四、贝叶斯空间模型与普通空间模型的选择标准 首先按照参数显着性,以及极大似然值,确定普通空间计量模型的具体类型,之后对于该确定的类型,再判断是否需要进一步采用贝叶斯估计方法。 标准一:对普通空间计量模型的残差项做图,观察参数项是否是正态分布,若非正态分布,则考虑使用贝叶斯方法估计。 技巧:r=30的贝叶斯估计等价于普通空间计量模型估计,此时可以做出v的分布图,观察其是否基本等于1,若否,则应采用贝叶斯估计方法。 标准二:若按标准一发现存在异方差,采用贝叶斯估计后,如果参数结果与普通空间计量方法存在较大差异,则说明采用贝叶斯估计是必要的。 例1:选举投票率普通SAR与贝叶斯SAR对比: load ; load ; y=elect(:,7)./elect(:,8);

动态路径优化算法及相关技术

》本文对在GIS(地理信息系统)环境下求解动态路径优化算法及相关技术 进行了研究。最短路径问题是网络分析中的基本的问题,它作为许多领域中选择 最优值的一个基本却又是一个十分重要的问题。特别是在交通诱导系统中占有重 要地位。本文分析了GIS环境下动态路径优化算法的特点,对GIS环境下城市 路网的最优路径选择问题的关键技术进行了研究和验证。 》考虑现实世界中随着城市路网规模的日益增大和复杂程度不断增加的情况,充分利用GIS 的特点,探讨了通过限制搜索区域求解最短路径的策略,大大减少了搜索的时间。 》另一方面,计算机技术的进步,地理信息系统(GIS)得到了飞速的发展。地理信息系统是采集、存储、管理、检索、分析和描述整个或部分地球表面与空间地理分布数据的空间信息系统。它是一种能把图形管理系统和数据管理系统有机地结合起来的信息技术,既管理对象的位置又管理对象的其它属性,而且位置和其它属性是自动关联的。它最基本的功能是将分散收集到的各种空间、非空间信息输入到计算机中,建立起有相互联系的数据库。当外界情况发生变化时,只要更改局部的数据,就可维持数据库的有效性和现实性[3][4],GIS为动态路径优化问题的研究提供了良好的环境。目前GIS带动的产业急剧膨胀,已经应用到各个方面。网络分析作为地理信息系统最主要的功能之一,在电子导航、交通旅游、城市规划以及电力、通讯等各种管网、管线的布局设计中发挥了重要的作用[5]。文献[6][7]说明了GIS 在城市道路网中的应用情况。而路网分析中基本问题之一是动态路径优化问题。所谓动态路径,不仅仅指一般地理意义上的距离最短,还可以应用到其他的参数,如时间、费用、流量等。相应的,动态路径问题就成为最快路径问题、最低费用问题等。 》GIS因为其强大的数据分析功能、空间分析功能,已被广泛应用于各种系统中与空间信息有密切关系的各个方面.各种在实际中的系统如电力系统,光缆系统涉及到最佳、最短抢修等问题都可以折合到交通网络中来进行分析,故而交通网络中最短路径算法就可以广泛的应用于其它很多的最佳、最短抢修或者报警系统中去[5]。最短路径问题是GIS网络分析功能的应用。最短路径问题可分为单源最短路径问题及所有节点间最短路径问题,其中单源最短路径更具有普遍意义[9]。 》2.1地理信息系统的概念 地理信息系统(Geographical Information System,简称GIS)是一种将空间位置信息和属性数据结合在一起的系统,是一种为了获取、存储、检索、分析和显示空间定位数据而建立的计算机化的数据库管理系统(1998年,美国国家地理信息与分析中心定义)[4]。这里的空间定位数据是指采用不同方式的遥感和非遥感手段所获得的数据,它有多种数据类型,包括地图、遥感、统计数据等,它们的共同特点都有确定的空间位置。地理信息系统的处理对象是空间实体,其处理过程正是依据空间实体的空间位置和空间关系进行的[25]。地理信息系统的外在表现为计算机软硬件系统,其内涵却是由计算机程序和地理数据组织而成的地理空间信息模型。当具有一定地理学知识的用户使用地理空间分析非空间分析等处理工具输入输出GIS数据库信息系统时,他所面对的数据不再是毫无意义的,而是把客观世界抽象为模型化的空间数据。用户可以按照应用的目的观测这个现实世界模型的各个方面的内容,取得自然过程的分析和预测的信息,用于管理和决策,这就是地理信息系统的意义。一个逻辑缩小的、高度信息化的地理系统,从视觉、计量和逻辑上对地理系统在功能上进行模拟,信息流动以及信息流动的结果,完全由计算机程序的运行和数据的变换来仿真。地理学家可以在地理信息系统支持下提取地理系统各个不同侧面、不同层次的空间和时间特征,也可以快速地模拟自然过程演变成思维过程的结果,取得地理预测或“实验”的结果,选择优化方案,用于管理与决策[26]。 一个完整的GIS主要有四个部分构成,即计算机硬件系统、计算机软件系统、地理数据(或空间数据)和系统管理操作人员。其核心部分是计算机系统(硬件和软件),地理数据反映

统计预测与决策-复习题

复习题 一、单项选择题 1 根据经验D-W统计量在()之间表示回归模型没有显著自相关问题。 A 1.0-1.5 B 1.5-2.5 C 1.5-2.0 D 2.5-3.5 2 当时间序列各期值的二阶差分相等或大致相等时,可配合( ) 进行预测。 A 线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型 3 灰色预测是对含有()的系统进行预测的方法。 A 完全充分信息 B 完全未知信息 C 不确定因素 D 不可知因素 4 不确定性决策中“乐观决策准则”以()作为选择最优方案的标准。 A 最大损失 B 最大收益 C 后悔值 D α系数 5 贝叶斯定理实质上是对()的陈述。 A 联合概率 B 边际概率 C 条件概率 D 后验概率 6 时间序列的分解法中受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动称为 ()。 A 长期趋势 B 季节趋势 C 周期变动 D 随机变动 7 下列方法中不属于定性预测的是()。 A 趋势外推法B主观概率法C领先指标法 D 德尔菲法 8 当时间序列各期值的一阶差比率(大致)相等时,可以配( )进行预测。 A 线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型 9 贝叶斯决策是根据()进行决策的一种方法。 A 似然概率 B 先验概率 C 边际概率 D 后验概率 10 经济景气是指总体经济成()发展趋势。 A 上升 B 下滑 C 持平 D 波动 二、多项选择题 1 构成统计预测的基本要素有()。 A 经济理论B预测主体C数学模型D实际资料 2 统计预测中应遵循的原则是()。 A 经济原则B连贯原则C可行原则 D 类推原则 3 按预测方法的性质,大致可分为()预测方法。 A 定性预测 B 情景预测C时间序列预测D回归预测 4 ARMA模型的三种基本形式是() A 自回归模型 B 移动平均模型C混合模型 D 季节模型 5 风险决策的方法有() A 以期望值为标准的决策方法 B 以等概率为标准的决策方法 C 以最大可能性为标准的决策方法D以损益值为标准的决策方法 6 景气指标的分类包括()。 A 领先指标B基准指标C同步指标D滞后指标 7 风险决策矩阵中应当包括的基本要素有()。 A 备选方案B状态空间 C 最优方案选择标准D各方案的可能结果 8 统计决策的基本原则是()。 A 可行性 B 未来性 C 合理性 D 经济性 9 决策的基本因素包括()。 A 决策主体 B 决策环境 C 决策对象 D 决策目标

人力资源的优化配置模型

人力资源的优化配置模型 摘要 本文通过合理假设,在考虑到公司的人员结构,工资情况,以及所接项目要求的因素下,把公司合理安排技术人员、人力资源问题转化为线形规划中的目标函数与约束条件问题,建立模型。从而使人力资源得到合理的配置,使公司每天得到最大的直接收益。 从公司一方的利益出发,得到了使公司获得最大利益的目标函数,并考虑到公司以及各项目对总人数的限制,得到总的约束条件。用数学软件lingo与lindo求出了人员分配的最优解,再得出的最优解的基础上随机取值与其比较,用matlab对数据进行处理及计算。分析与比较之后得出最优的人员分配如下:A项目高级工程师1人,工程师6人,助理工程师2人,技术员1人;B项目高级工程师5人,工程师3人,助理工程师5人,技术员、3人;C项目高级工程师2人,工程师6人,助理工程师2人,技术员1人;D项目高级工程师1人,工程师2人,助理工程师1人,技术员0人。公司达到的最大收益为27090.00元每天。 关键词:(线性规划目标函数约束条件 lingo lindo matlab 最优解人力资源)

一问题重述 “PE公司”是一家从事电力工程技术的中美合资公司,现有41个专业技术人员,其结构和相应的工资水平分布如表(一) 表(一) 目前,公司承接四个工程项目,其中两项是现场施工监理,分别在A地和B地,主要工作在现场完成;另外两项是工程设计,分别在C地和D地,主要工作在办公室完成。由于四个项目来源于不同客户,并且工作的难易程度不一,因此,各项目的合同对有关技术人员的收费标准不同,具体情况如表(二) 表(二) 为了保证工程质量,各项目中必须保证专业人员结构符合客户要求,具体情况如表(三)

路径优化的算法

摘要 供货小车的路径优化是企业降低成本,提高经济效益的有效手段,供货小车路径优化问题可以看成是一类车辆路径优化问题。 本文对供货小车路径优化问题进行研究,提出了一种解决带单行道约束的车辆路径优化问题的方法。首先,建立了供货小车路径优化问题的数学模型,介绍了图论中最短路径的算法—Floyd算法,并考虑单行道的约束,利用该算法求得任意两点间最短距离以及到达路径,从而将问题转化为TSP问题,利用遗传算法得到带单行道约束下的优化送货路线,并且以柳州市某区域道路为实验,然后仿真,结果表明该方法能得到较好的优化效果。最后对基本遗传算法采用优先策略进行改进,再对同一个供货小车路径网进行实验仿真,分析仿真结果,表明改进遗传算法比基本遗传算法能比较快地得到令人满意的优化效果。 关键字:路径优化遗传算法 Floyd算法

Abstract The Path Optimization of Goods Supply Car is the effective way to reduce business costs and enhance economic efficiency.The problem of the Path Optimization of Goods Supply Car can be seen as Vehicle routing proble. This paper presents a solution to Vehicle routing proble with Single direction road by Researching the Way of Path Optimization of Goods Supply Car. First, This paper Establish the mathematics model of Vehicle routing proble and introduced the shortest path algorithm-Floyd algorithm, then taking the Single direction road into account at the same time. Seeking the shortest distance between any two points and landing path by this algorithm,then turn this problem in to TSP. Solving this problem can get the Optimize delivery routes which with Single direction road by GA,then take some district in the state City of LiuZhou road as an example start experiment.The Imitate the true result showed that this method can be better optimize results. Finally improving the basic GA with a priority strategy,then proceed to imitate the true experiment to the same Path diagram. The result expresses the improvement the heredity calculate way ratio the basic heredity calculate way can get quickly give satisfaction of excellent turn the result. Keyword: Path Optimization genetic algorithm Floyd algorithm

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